DDHFusion：双域同构融合网络，解决多模态特征难题，NuScenes数据集显优势 ！

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 将激光雷达点云特征和图像特征融合到统一的鸟瞰视图(BEV)空间中，已成为自动驾驶中三维目标检测的广泛应用方法。然而，这些方法受限于多模态特征过高的压缩度。 尽管有些工作探索了在密集 Voxel 空间中的特征融合方法，但它们在 Query 生成方面面临高计算成本和效率低下问题。为解决这些问题，作者提出了一种双域同构融合网络(Dual-Domain Homogeneous Fusion，简称DDHFusion)，该网络利用BEV域和 Voxel 域的优势，同时缓解各自的缺点。 具体而言，首先使用LSS及作者提出的语义感知特征采样模块将图像特征转换至BEV和稀疏 Voxel 空间，这可以通过过滤掉不重要的 Voxel 显著减少计算开销。 在特征编码方面，作者设计了两种网络用于BEV和 Voxel 特征 ………………………………